我正在尝试构建一个非常简单的机器人，用来与其他机器人玩石头剪刀布游戏（并且必须赢）。

我选择的特征是我和对手的上一次行动（我为每个创建了3个节点，分别为真/假，所以上一次行动有6个节点），以及我上轮是否赢了。这总共构成了7个输入特征。<— 请告诉我我的特征设置是否正确

我注意到这7个特征之间可以相互关联，例如，上一轮的行动和输赢可以结合起来创建另一个特征（例如，我输了 + 对手使用了石头 = 对手再次使用石头）。你认为哪种AI技术能最好地捕捉到这一点？神经网络还是朴素贝叶斯…或者还有其他方法？

回答：

朴素贝叶斯的“朴素”之处在于它假设特征是独立的。也就是说，它不会看到“我输了并且对手使用了石头”；相反，它会看到“我输了”，也会看到“对手使用了石头”。“我输了”单独来看没有用，“对手使用了石头”也是如此。因此，朴素贝叶斯不会给你带来很好的结果。

神经网络可能会更适合一些，但我认为决策树可能是你这里的最佳选择。作为一个额外的好处，你将学习到决策树，这是一种比神经网络更有用的AI技术。